package com.dbh.alg.algorithm.hot100.堆;

import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

/**
 * 中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数，则没有中间值，中位数是两个中间值的平均值。
 *
 * 例如 arr = [2,3,4] 的中位数是 3 。
 * 例如 arr = [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 。
 * 实现 MedianFinder 类:
 *
 * MedianFinder() 初始化 MedianFinder 对象。
 *
 * void addNum(int num) 将数据流中的整数 num 添加到数据结构中。
 *
 * double findMedian() 返回到目前为止所有元素的中位数。与实际答案相差 10-5 以内的答案将被接受。
 *
 * 示例 1：
 *
 * 输入
 * ["MedianFinder", "addNum", "addNum", "findMedian", "addNum", "findMedian"]
 * [[], [1], [2], [], [3], []]
 * 输出
 * [null, null, null, 1.5, null, 2.0]
 *
 * 解释
 * MedianFinder medianFinder = new MedianFinder();
 * medianFinder.addNum(1);    // arr = [1]
 * medianFinder.addNum(2);    // arr = [1, 2]
 * medianFinder.findMedian(); // 返回 1.5 ((1 + 2) / 2)
 * medianFinder.addNum(3);    // arr[1, 2, 3]
 * medianFinder.findMedian(); // return 2.0
 * 提示:
 *
 * -105 <= num <= 105
 * 在调用 findMedian 之前，数据结构中至少有一个元素
 * 最多 5 * 104 次调用 addNum 和 findMedian
 */
public class Leetcode295_数据流的中位数 {

    PriorityQueue<Integer> minHeap;
    PriorityQueue<Integer> maxHeap;

    public Leetcode295_数据流的中位数() {
        minHeap = new PriorityQueue<>();
        maxHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> (b - a));
    }

    public void addNum(int num) {
        if (maxHeap.isEmpty() || num <= maxHeap.peek()) {
            maxHeap.offer(num);
        } else {
            minHeap.offer(num);
        }
        if (maxHeap.size() > minHeap.size() + 1) {
            minHeap.offer(maxHeap.poll());
        } else if (minHeap.size() > maxHeap.size()) {
            maxHeap.offer(minHeap.poll());
        }
    }

    public double findMedian() {
        if (maxHeap.size() > minHeap.size()) {
            return maxHeap.peek();
        }
        return (maxHeap.peek() + minHeap.peek()) / 2.0;
    }

}
